J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 4, No. 1, May 2007, 39–46

## Model Regresi Linear Produksi Padi di Indonesia dengan Estimasi-M

## Hasih Pratiwi, Yuliana Susanti, dan Monaluvy Septiningrum
Jurusan Matematika FMIPA UNS Surakarta hasihprmf@yahoo.com

## Abstrak
Policy of the price of main food is one of important instrument in creating resilience of national food. Remembering the importance of accomplishment effort of requirement of food, especially paddy, it is required an effort to pre- dict production in future. There are some methods which are applicable to predict the production of paddy and to investigate the factors influencing it; one of them is regression analysis. An estimation method which is applica- ble to determine the regression model is M-estimation. This estimation is an extension of maximum likelihood method and robust estimation, where its estimation value is not influenced by small change in data. The purpose of this research is to determine the regression model to predict the production of paddy in Indonesia using estimation M.
Based on the result of research we conclude that the prediction model for production of paddy in Indonesia with M-estimation is
b y = − 92 , 790 + 5 , 02 x 1 + 6 , 37 x 2 .
The increment of one hectare farm wide and one ton seed will increase production of paddy 5.03 tons and 6.23 tons respectively. The regression parameter significance test shows that the farm wide influences the produc- tion of paddy significantly.
Model Regresi Linear Produksi Padi...

## 1. Pendahuluan
Padi adalah tanaman yang tersebar luas di seluruh dunia dan tumbuh di ham- pir semua bagian dunia yang memiliki cukup air dan suhu udara cukup hangat, salah satunya Indonesia. Produk dari padi, yaitu beras, menjadi makanan pokok hampir seluruh penduduk Indonesia. Oleh karena itu, stok beras harus terja- ga, sinambung, dan terus ditingkatkan. Ketika stok beras dalam negeri sedang kosong, pemerintah mengambil kebijakan impor beras untuk memenuhi kebutuhan pangan penduduk. Dari sisi kepentingan konsumen beras, khususnya masyarakat kelas menengah ke bawah, kehadiran beras impor secara melimpah mendatangkan keuntungan, mengingat harganya yang relatif lebih murah daripada beras pro- duksi dalam negeri. Namun dari sisi lain, kehadiran beras impor yang melimpah justru menjadi sebuah ancaman bagi kesinambungan produksi beras petani, ter- lebih saat panen raya. Sudah saatnya pemerintah mengambil kebijakan yang tidak hanya menggantungkan kebutuhan beras nasional dari mengimpor. Makalah ini membahas model regresi linear yang menggambarkan pengaruh luas lahan dan pemberian benih terhadap produksi padi di Indonesia dengan estimasi-M.

## 2. Model Regresi Linear
Secara umum, model regresi linear yang melibatkan p variabel bebas dapat dinya- takan sebagai
Y i = β 0 + β 1 X i 1 + · · · + β p X ip + ε i i = 1 , 2 , · · · , n (1)
dengan Y i adalah variabel respon pada pengamatan ke- i , β 0 , · · · , β p adalah para- meter, X i adalah nilai variabel bebas pada pengamatan ke- i , dan ε i adalah sesatan random yang berdistribusi normal, ε i ∼ N (0 , σ 2 ), dimana sesatannya tidak saling berkorelasi (Montgomery dan Peck, 1992: 119).

## 2.1. Metode Kuadrat Terkecil
Model regresi linear dapat diestimasi dengan metode kuadrat terkecil yang mem- punyai ide dasar meminimumkan jumlahan kuadrat sesatan, yaitu
J = n X i =1 ε 2 i = n X i =1 ( y i − β 0 − β 1 x i 1 − · · · − β p x ip ) 2 (2)
Untuk meminimumkan (2), dicari turunan J secara parsial terhadap β j j = 0 , 1 , · · · , p dan menyamakannya dengan nol sehingga diperoleh estimasi model re- gresi linear
b y i = b 0 + b 1 x i 1 + · · · + b p x ip (3)
Estimasi dari sesatan disebut sisa dan dinyatakan dengan
e i = b y i − ( b 0 + b 1 x i 1 + · · · + b p x ip )
Sisa memberikan keterangan tentang data yang tidak mengikuti pola umum model regresi linear yang digunakan, ditandai dengan sisanya yang relatif besar. Sisa semacam ini disebut pencilan. Suatu data dikatakan sebagai pencilan jika | e i /s | > 2 dengan s adalah rata-rata kuadrat sisa (RKS),
RKS = n P i =1 ( y i − b y i ) 2 n − 2
(Sembiring, 1995: 190). Meskipun merupakan data yang tidak biasa, membuang pencilan bukanlah tindakan yang bijaksana. Bisa jadi data pencilan menyimpan informasi yang penting. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode estimasi yang tidak peka terhadap pencilan.

## 2.2. Estimasi-M
Beberapa peneliti merancang suatu metode untuk mengatasi dampak dari pencil- an jika digunakan metode kuadrat terkecil, yang dinamakan estimasi-M (Mont- gomery dan Peck, 1992: 382). Menurut Li et al. (1998), penggunaan metode kuadrat terkecil tidak akan tepat dalam menyelesaikan permasalahan yang me- ngandung observasi pencilan atau ekstrem (data yang tidak mengikuti pola umum data) karena asumsi kenormalan tidak dapat dipenuhi. Pada metode kuadrat terkecil, nilai sesatan yang besar akan semakin memperbesar jumlahan kuadrat- nya. Estimasi-M mengantisipasi hal tersebut dengan mendefinisikan suatu fungsi ε , yaitu ρ ( ε ), yang disebut fungsi Huber. Pada estimasi-M, b 0 , · · · , b p yang secara berturut-turut merupakan estimasi dari β 0 , · · · , β p dipilih sedemikian sehingga P ρ ( ε ) minimum. Fungsi Huber didefinisikan sebagai
ρ ( ε ) = ½ ε 2 , jika − k ≤ ε ≤ k 2 k | ε | − k 2 , jika ε < − k atau ε > k dengan k = 1 , 5 b σ dan b σ adalah estimasi dari standar deviasi sisa. Untuk mengesti- masi σ , digunakan b σ = 1 , 483 M AD , dengan M AD (median of absolute deviation) adalah median dari sisa absolut | e i | (Birkes dan Dodge, 1993: 87).
Untuk mendapatkan nilai estimasi-M, diperlukan suatu algoritma penghitung- an. Berikut diberikan algoritma estimasi-M yang diacu dari Birkes dan Dodge (1993: 93).
1. Dipilih estimasi awal b 0 dari metode kuadrat terkecil lalu dihitung
b y i = b 0 0 + b
0 1 x i 1 + · · · + b 0 p x ip
sisa e 0 i = y i − b y 0 i , dan b σ = 1 , 483 M AD .
2. Dipotong e 0 i agar mendapatkan nilai e ∗ i , yaitu:
e ∗ i = ½ 1 , 5 b σ, jika e 0 i > 1 , 5 b σ − 1 , 5 b σ, jika e 0 i < − 1 , 5 b σ 3. Dihitung y ∗ i = b y 0 i + e ∗ i lalu dari nilai y ∗ i tersebut dicari nilai b 0 menggunakan metode kuadrat terkecil. Proses iterasi berlanjut sampai diperoleh nilai b 0 yang sama dengan iterasi sebelumnya.
Dari nilai b 0 di atas, diperoleh regresi dengan estimasi-M seperti Persamaan (3).

## 3. Uji Signifikansi Model Regresi Linear
Selanjutnya untuk mengetahui apakah variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel tak bebas dilakukan uji hipotesis. Hipotesisnya adalah
H 0 : β j = 0 , ∀ j j = q + 1 , q + 2 , · · · , p H 1 : ∃ j 3 β j 6 = 0 , j = q + 1 , q + 2 , · · · , p dengan q adalah sejumlah variabel bebas yang masuk dalam model terreduksi
Y i = β 0 + β 1 X i 1 + · · · + β q X iq + ε i (4)
Statistik ujinya adalah
F M = ST R reduced − ST R f ull ( p − q ) b λ dengan b λ = n m P ( e ∗ i ) 2 n − p − 1 (5)
ST R (sum of ransformed residuals) adalah jumlah sisa yang ditransformasi. ST R f ull dan ST R reduced masing-masing diperoleh dari model penuh dan mod- el terreduksi. Algoritma ST R f ull dapat dijelaskan sebagai berikut 1. Dihitung sisa e i dan b σ = 1 , 483 M AD .
2. Dipotong e i agar mendapatkan nilai ρ ( e i ) yaitu
ρ ( e i ) = ½ e 2 i , untuk − 1 , 5 b σ ≤ e i ≤ 1 , 5 b σ 2 k | e i | − k 2 , untuk e i < − 1 , 5 b σ atau e i > 1 , 5 b σ
3. Dihitung ST R f ull = P ρ ( e i ).
Penghitungan ST R reduced sama dengan ST R f ull hanya saja nilai b σ tetap (berasal dari model penuh). Nilai P e ∗ i pada b λ diperoleh dengan memotong e i menjadi − 1 , 5 b σ jika e i < − 1 , 5 b σ dan 1 , 5 b σ jika e i > 1 , 5 b σ , sedangkan m adalah jumlah e i yang tidak dipotong. Selanjutnya hipotesis ditolak jika F M > F tabel dengan derajat bebas ( p − q, n − p − q ) dan tingkat signifikansi α (Birkes dan Dodge, 1993: 95).

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini data yang dianalisis adalah data produksi padi, luas lahan, dan banyak benih padi tahun 2006 yang diperoleh dari BPS dan Departemen Per- tanian. Proses penghitungan estimasi-M yang iteratif dimulai dengan menentukan estimasi awal koefisien regresi, yang diperoleh dari metode kuadrat terkecil, yaitu
b 0 = ( − 115332; 5 , 02; 6 , 96)
kemudian dihitung nilai b y 0 i dan sisa e 0 i = y i − b y 0 i . Median dari deviasi absolut | e 0 i | adalah M AD = 128227, maka 1 , 5 b σ = 285242. Terdapat tiga sisa yang nilainya lebih besar dari 1 , 5 b σ yaitu sisa data ke 7,9, dan 15, maka sisa ketiganya dipotong menjadi 285242. Lima sisa yang lebih kecil dari − 1 , 5 b σ , yaitu sisa data ke 2,6,8,20, dan 22, dipotong menjadi -285242 dan diperoleh nilai y ∗ i = b y 0 i + e ∗ i . Nilai y ∗ i yang diperoleh digunakan untuk menghitung b 0 pada iterasi kedua.
Pada iterasi kedua, diperoleh M AD = 145840 sehingga 1 , 5 b σ = 324421. Tidak ada nilai sisa yang dipotong, sehingga nilai y tidak berubah. Hal ini mengaki- batkan estimasi model regresi sama dengan sebelumnya dan iterasi berhenti. Jadi, model regresi linear dengan estimasi-M adalah
b y = − 92790 + 5 , 02 x 1 + 6 , 37 x 2 (6)
Model regresi (6) menunjukkan bahwa untuk peningkatan setiap satu hektar luas lahan padi, maka produksi padi juga meningkat sebesar 5,02 ton. Untuk banyak benih yang meningkat satu ton akan mengakibatkan peningkatan produksi padi sebesar 6,37 ton. Setelah diperoleh model regresi linear (6), dilakukan uji hipote- sis untuk mengetahui apakah luas lahan dan banyak benih mempunyai pengaruh terhadap produksi padi di Indonesia tahun 2006. Ada tiga kemungkinan model terreduksi pada model regresi linear dengan dua variabel bebas, yaitu
Y i = β 0 + ε i (7)
Y i = β 0 + β 1 X i 1 + ε i (8)
Y i = β 0 + β 2 X i 2 + ε i (9)
Tabel 1: Estimasi Model-Model Terreduksi tiap Iterasi b 0 Iterasi ke Y i = β 0 + ε i Y i = β 0 + β 1 X i 1 + ε i Y i = β 0 + β 2 X i 2 + ε i 1 (1075340) (-121910;5,15) (337364;203) 2 (953402) (-101994 ; 5,16) (247212 ; 204) 3 (923841) (-99950 ; 5,16) (226408 ; 204) 4 (916505) (-99641 ; 5,16) (220989 ; 204) 5 (914283) (-99594 ; 5,16) (219512 ; 204) 6 (913609) (-99587 ; 5,16) (219095 ; 204) 7 (913405) (-99585 ; 5,16) (218974 ; 204) 8 (913343) (-99585 ; 5,16) (218939 ; 204) 9 (913324) (218928 ; 204) 10 (913319) (218925 ; 204) 11 (913317) (218924 ;204) 12 (913316) (218923 ; 204) 13 (913316) (218923 ; 204)
Sebelum dilakukan uji hipotesis untuk masing-masing model terreduksi, dihitung nilai ST R f ull yang berasal dari model regresi (6). Berdasarkan algoritma penghi- tungan ST R f ull , langkah pertama yang dilakukan adalah mencari sisa ei dari model regresi (6). Diperoleh nilai M AD = 145840 sehingga k = 1 , 5 b σ = 324421.
Semua sisa berada pada interval − 1 , 5 b σ ≤ e i ≤ 1 , 5 b σ dan diperoleh nilai ρ ( e i ) = e 2 i . Hasil penjumlahan ρ ( e i ) adalah ST R f ull = (1 , 044562)10 12 . Untuk mendapatkan nilai b λ , sebelumnya dihitung nilai P ( e ∗ i ) 2 = (1 , 044562)10 12 dan diperoleh
b λ = n m P ( e ∗ i ) 2 n − p − 1 = 33 33 (1 , 044562)10 12 33 − 2 − 1 = 34818733333
Selanjutnya dihitung ST R reduced yang berasal dari model terreduksi (7), (8), dan (9). Namun terlebih dahulu dicari estimasi ketiga model terreduksi, sama seperti model penuh tetapi nilai b σ tetap (tidak iteratif, berasal dari model penuh), sehing- ga 1 , 5 b σ = 324421. Estimasi model terreduksi (7), (8), dan (9) disajikan dalam Tabel 1.
Kemudian dilakukan uji hipotesis untuk masing-masing model terreduksi. Hipotesis untuk model terreduksi (7) adalah
H 0 : β i = 0 , ∀ i i = 1 , 2 luas lahan dan banyak benih tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi)
H 1 : ∃ i 3 β i 6 = 0 i = 1 , 2 (salah satu dari luas lahan atau banyak benih mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi)
Statistik ujinya adalah
F M = ST R reduced − ST R f ull
( p − q ) b λ = (1 , 687020)10
12 − (1 , 044562)10 12
(2 − 0)(34818733333 = 9 , 22576 Nilai F tabel dengan tingkat signifikansi 0 , 05 dan derajat bebas ( p − q, n − p − q ) = (1 , 30) adalah 4,17. Berdasarkan uji signifikansi koefisien regresi, dapat disim- pulkan bahwa H 0 ditolak karena F M = 9 , 22576 > F tabel. Jadi, paling tidak satu dari luas lahan atau banyak benih mempunyai pengaruh yang signifikan ter- hadap produksi padi.
Untuk memastikan variabel apa saja yang mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi, dilakukan uji untuk model terreduksi yang lain. Hipotesis untuk model terreduksi (8) adalah
H 0 : β 2 = 0 (banyak benih tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi)
H 1 : β 2 6 = 0 (banyak benih mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi)
Statistik ujinya adalah
F M = ST R reduced − ST R f ull
( p − q ) b λ = (1 , 121191)10 12 − (1 , 044562)10 12 (2 − 1)(34818733333 = 2 , 20079 Nilai F tabel dengan tingkat signifikansi 0 , 05 dan derajat bebas (2 , 30) adalah 3 , 32, sehingga dapat disimpulkan bahwa H 0 tidak ditolak karena F M < F tabel. Jadi, banyak benih tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi.
Hipotesis untuk model terreduksi (9) adalah
H 0 : β 1 = 0 (luas lahan tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi)
H 1 : β 1 6 = 0 (luas lahan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi)
Statistik ujinya adalah
F M = ST R reduced − ST R f ull
( p − q ) b λ = (1 , 811826)10
12 − (1 , 044562)10 12 (2 − 1)(34818733333 = 22 , 036
Jadi, H 0 ditolak karena F M = 22 , 036 > F tabel. Artinya, luas lahan mempun- yai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi. Ketiga hipotesis tersebut menghasilkan suatu kesimpulan yaitu bahwa hanya luas lahan yang memberikan pengaruh signifikan terhadap produksi padi.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa model regresi pro- duksi padi di Indonesia dengan estimasi-M adalah
b y = − 92 . 790 + 5 , 02 x 1 + 6 , 37 x 2
Peningkatan setiap satu hektar luas lahan padi dan satu ton benih, masing-masing akan meningkatkan produksi padi sebesar 5,02 ton dan 6,37 ton. Berdasarkan uji signifikansi parameter regresi disimpulkan bahwa luas lahan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi.

## Pustaka
[1] Badan Pusat Statistik (2006). Harvested Area, Yield Rate and Production of Paddy by Province. http://www.bps.go.id.
[2] Birkes, D. and Y. Dodge (1993). Alternative Method of Regression. John Wiley and Sons, Inc. New York.
[3] Departemen Pertanian (2006). Benih Padi. http://www.deptan.go.id.
[4] Li, S.Z., Wang, H., and Soh, W.Y.C. (1998). Robust Estimation of Rotation Angle from Image Sequences Using the Annelling M Estimator, Jurnal of Mathematical Imaging and Vision, Vol. 8. No. 2, 181-192.
[5] Montgomery, D. C. and E. A. Peck (1992). Introduction to Linear Regression Analysis, 2nd ed. John Wiley and Sons, Inc. New York.
[6] Sembiring, R. K. (1995). Analisis Regresi. Penerbit ITB. Bandung.